'소라'란 무엇인가요?
Sora는 OpenAI에서 출시된 인공 지능 모델로, 텍스트를 어떤 크기의 고화질 비디오로 변환하는 것을 목적으로 설계되었습니다. 이 모델은 1분까지의 부드러운 비디오를 생성할 수 있으며, 이미지나 다른 비디오를 기반으로 비디오를 만들 수도 있습니다. 이를 통해 현실적이고 상상력 넘치는 장면을 만들어낼 수 있습니다.
Sora는 OpenAI가 최근 출시한 최신 텍스트 대 비디오 모델입니다. 사용자의 프롬프트를 완벽히 준수하면서 시각적 품질을 유지하며 최대 1분 길이의 비디오를 생성할 수 있습니다. OpenAI의 비전은 웅장합니다. '모두가 감독/예술가다'와 같은 슬로건을 내건 일반적인 회사들과는 달리, OpenAI는 AGI와 세계 시뮬레이터를 개발하여 실제 세계와 상호 작용이 필요한 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 헌신하고 있습니다.
Sora는 인상적으로 강력한 새로운 세대의 비디오 생성 모델로, AI 비디오 제작의 새로운 시대를 열고 있습니다!
Sora의 공식 웹사이트: https://openai.com/sora
Sora의 기술 보고서 URL: https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
Sora를 사용하여 비디오를 생성하는 방법
현재 OpenAI는 아직 Sora를 대중 테스트용으로 공개하지 않았으며, 베타 테스트를 위한 공개 채널도 없습니다. 그러나 우리는 곧 우리 모두가 이 놀라운 새로운 모델을 편리하게 경험할 수 있을 것이라고 믿습니다. 기대해 주세요!
Sora의 특징은 무엇인가요? (비전문가 버전)
Sora 모델의 간추린 특징들은 아래와 같습니다.
- 가장 큰 모델은 최대 60초까지 고품질 비디오 생성을 지원합니다;
- 짧은 비디오의 연장을 전후로 지원하여 지속성을 유지하면서 지속 시간을 연장합니다;
- 비디오 + 텍스트를 기반으로 한 비디오 편집을 지원하여 단일 문장이 원본 비디오를 변경하고 비디오 편집의 논리를 완전히 변경할 수 있습니다.
- 비디오 정보는 시공간 패치로 압축되어 확산-트랜스포머 구조를 사용하여 모델링됩니다.
- 비디오 정보를 시공간 패치로 압축함으로써 다양한 크기, 시간 및 해상도의 직접 생성을 지원합니다.
- Dalle3는 세밀한 비디오 텍스트 주석에 사용되며, 모델은 짧은 프롬프트를 복잡한 텍스트로 확장하여 비디오 생성에 사용됩니다.
- 유리 파편이나 눈 위의 발자국과 같은 물리적 상호작용에는 아직 몇 가지 결함이 있습니다.
- 물리 엔진이 사용되었는지 언급되지 않았지만, 데이터 수집에 사용되었을 수 있습니다.
Sora의 특징은 무엇인가요? (전문가 버전)
통합 시각적 데이터 표현
연구자들은 대규모 생성 모델 훈련을 위해 모든 종류의 시각 데이터를 통합된 표현으로 변환합니다. Sora는 시각 패치를 그 표현으로 사용하며, 이는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에서의 텍스트 토큰과 유사합니다.
비디오 압축 네트워크
연구자들은 네트워크를 훈련시켜 원본 비디오를 저차원 잠재 공간으로 압축하고 그 표현을 시공간 패치로 분해했습니다. Sora는 이 압축된 잠재 공간에서 훈련을 받고 비디오를 생성합니다.
확산 모델
Sora는 입력 잡음 패치에서 원래 '깨끗한' 패치를 예측하여 비디오를 생성하는 확산 모델입니다. 확산 모델은 언어 모델링, 컴퓨터 비전 및 이미지 생성 분야에서 상당한 확장성을 보여주었습니다.
비디오 생성의 확장성
Sora는 다양한 해상도, 지속 시간, 종횡비를 가진 비디오를 생성할 수 있으며, 풀 HD 비디오를 포함합니다. 이 유연성은 Sora가 다양한 기기에 콘텐츠를 직접 생성하거나 풀 해상도 비디오를 생성하기 전에 빠르게 콘텐츠 프로토타입을 만들 수 있도록 합니다.
언어 이해
텍스트에서 비디오를 생성하는 시스템을 훈련시키기 위해서는 많은 비디오와 해당하는 텍스트 캡션들이 필요합니다. 연구자들은 DALL·E 3에서 소개된 재설명 기술을 적용하여, 먼저 매우 구체적인 캡션 생성기를 훈련시킨 후, 훈련 세트의 모든 비디오에 대한 텍스트 캡션을 생성했습니다.
이미지 및 비디오 편집
Sora는 텍스트 프롬프트를 기반으로 비디오를 생성할 뿐만 아니라 기존 이미지나 비디오를 기반으로 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 Sora는 완벽한 루프 비디오를 만들거나 정적 이미지를 애니메이션화하거나 비디오를 앞뒤로 연장하는 등 다양한 이미지 및 비디오 편집 작업을 수행할 수 있습니다.
모방 능력
비디오 모델이 대규모로 훈련되면, 일부 흥미로운 신흥 능력이 나타나며, 소라는 동적 카메라 움직임, 장기적 일관성 및 물체 지속성과 같은 물리적 세계의 특정 측면을 시뮬레이션할 수 있습니다.
토론
Sora는 시뮬레이터로서 잠재력을 보여주었지만, 유리 파괴와 같은 기본 물리적 상호작용을 시뮬레이션하는 데 정확도 부족과 같은 많은 제한이 여전히 존재합니다. 연구자들은 비디오 모델을 계속 확장하는 것이 물리적 및 디지털 세계를 위한 시뮬레이터를 개발하는 유망한 길이라고 믿습니다.